Agrupació per temes, identificant temes o patrons en un conjunt de documents per a comprendre els problemes clau i identificar els documents rellevants.
Revisió intel·ligent de documents, identificant conceptes, entitats i relacions clau dins dels documents, categoritzant-los en funció de la seva rellevància.
Evolució de riscos, analitzant un conjunt de dades per a determinar contingències segons l’abast, la cronologia i els possibles resultats, a partir de patrons i tendències dins dels documents.
Anàlisi predictiva, entrenant al sistema per a anticipar solucions a partir dels models predefinits.
Cerca de conceptes, que poden no contenir els termes de cerca exactes.
Revisió de correus electrònics o comunicacions, identificant els temes clau i destacar els correus electrònics més rellevants.
Detecció de similituds, identificant documents que són molt similars entre si, però no duplicats exactes.
Anàlisis de sentiments, per a comprendre el to i el sentiment dels documents, amb la finalitat de detectar actituds i emocions expressades dins d’ells.
Visualització de dades, mostrant conjunts de dades utilitzant quadres, gràfics i altres ajudes visuals, per a patrons, tendències o valors atípics que poden ser rellevants (una imatge val més que mil paraules!).
Traducció de documents d’un idioma a un altre, alhora que destaca els conceptes i entitats clau i proporciona informació basada en el contingut del document.
Sistema expert, per proporcionar orientació i recomanacions basades en el contingut del cas, per a proporcionar idees i recomanacions, així com informar de l’estratègia i la presa de decisions.
Per a obtenir solucions útils, el sistema requerirà d’un important volum de documents, un sistema de taxonomia sòlid, establir els paràmetres d’anàlisis de les metadades, així com un entrenament recurrent segons els patrons establerts.
L’AI suposa el principi d’un procés d’automatització de les operacions legals, que a més de ser irreversibles és ja imprescindible.
